1 函数介绍
matplotlib.pyplot.hist(
x,
bins=None,
range=None,
density=None,
bottom=None,
histtype='bar',
align='mid',
log=False,
color=None,
label=None,
stacked=False,
normed=None)
2 参数说明
x
数据集，最终的直方图将对数据集进行统计
bins
统计的区间分布
range
tuple, 显示的区间，
range在没有给出bins时生效 density
bool，默认为false，显示的是
频数统计结果
，为True则显示频率统计结果，这里需要注意，频率统计结果=区间数目/(总数区间宽度)
histtype*
可选{‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’}之一，默认为bar，step使用的是梯状，stepfilled则会对梯状内部进行填充，效果与bar类似
align
可选{‘left’, ‘mid’, ‘right’}之一，默认为’mid’，控制柱状图的水平分布
log
bool，默认False,即y坐标轴是否选择指数刻度
color
直方图填充颜色edgecolor指定直方图的边界色
stacked
bool，默认为False，是否为堆积状图
3 具体使用
3.1 bins
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.randint(0,100,1000)
plt.hist(x,bins=50)
3.2 range
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.randint(0,100,1000)
plt.hist(x,range=[0,10])
3.3 density
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.randint(0,100,1000)
plt.hist(x,bins=50,density=True)
3.4 histtype=’step’
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.randint(0,100,1000)
plt.hist(x,bins=10,histtype='step')
3.5 orientation
从竖直方向的直方图，变为水平方向的直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.randint(0,100,1000)
plt.hist(x,bins=50,
orientation='horizontal')
3.6 edgecolor 边界颜色
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.randint(0,100,1000)
plt.hist(x,bins=50,
edgecolor='red')
3.7 多组 直方图
直接联立即可
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.randint(0,10,100)
plt.hist(x,bins=10)
plt.hist(x+2,bins=10)
plt.hist(x+5,bins=10)
3.7.1 设置透明度
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.randint(0,10,100)
plt.hist(x,bins=10,alpha=0.7)
plt.hist(x+2,bins=10,alpha=0.7)
plt.hist(x+5,bins=10,alpha=0.7)
Original: https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/120610093
Author: UQI-LIUWJ
Title: matplotlib 笔记：hist（直方图）
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